89

BAB IV TEMUAN DATA LAPANGAN

4.1. Gambaran (Deskripsi) Seting Penelitian

Ada dua macam data yang dikumpulkan, yaitu data kuantitatif dan

kualitatif.

4.1.1. Data Penelitian Kualitatif

Data kualitatif diperoleh dari wawancara dengan informan dan in depth

interview dengan key person sebanyak 25 orang informan (Tabel 4.1 dan Tabel

4.2).

Tabel 4.1. Gambaran Umum Informants (Participants)

No. Responden Jumlah Persentase (%) 1 Pemerintah 7 28 2 Pengguna 12 48 3 Producer 6 24 Jumlah 25 100

Sumber: Data diolah.

Tabel 4.1 menjelaskan tentang gambaran umum informan yang diperoleh

dari kalangan pemerintah (28%) terdiri dari pejabat dan staf di Kementerian

Energi dan Sumber Daya Mineral dan Direktorat Energi Baru Terbarukan dan

Konservasi Energi - Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral dan mantan

menteri Kehutanan dan menteri Hukum dan Hak Azasi Manusia, produsen (24%)

terdiri dari produsen bio-diesel dan bio-ethanol, produsen kompor bio-ethanol,

dan pengguna/pemakai/users (48%) terdiri dari terdiri dari komisaris perbankan

90

nasional dan pengguna yang perhatian terhadap perkembangan energi

alternatif/BBN.

Tabel 4.2. Gambaran Umum Informan berdasarkan asal

No. Asal Jumlah Persentase (%) 1 Kalimantan Barat 1 4 2 Kalimantan Timur 1 4 3 DKI 10 40 4 Jawa Barat 1 4 5 DI Yogyakarta 2 8 6 Jawa Timur 8 32 7 NTT 2 8 Jumlah 25 100

Sumber: Data diolah.

Tabel 4.2 menjelaskan tentang gambaran umum informan berdasarkan

asal, yaitu: dari daerah Kalimantan Barat (4%), Kalimantan Timur (4%), DKI

(40%), Jawa Barat (4%), DI Yogyakarta (8%), Jawa Timur (32%), dan NTT (8%).

Tabel 4.3 memperlihatkan rekapitulasi yang disusun secara matriks

(Creswell, 2009: 218-219) merupakan matriks antara faktor dan rekapitulasi

wawancara dengan para informan. Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi

adalah Teknologi Pemrosesan, Perbaikan Regulasi, Perbaikan Saluran Distribusi,

Peningkatan Dukungan dana, dan Ketersediaan Bahan Baku pada sisi horizontal dan sisi

vertikal adalah hasil wawancara.

91

Tabel 4.3. Matriks Faktor dan Wawancara dengan Informan

File: 04_tabel_4_5_Matriks

92

93

4.1.2. Data Penelitian Kuantitatif

Data penelitian kuantitatif diperoleh dari angket yang disebarkan kepada

responden adalah 113 tiras, dan yang layak untuk diolah sebanyak 101 tiras atau

89,3% dari jumlah angket yang disebar (Tabel 4.4 dan 4.5).

Tabel 4.4. Gambaran Umum Responden

No. Responden Jumlah Persentase (%) 1 Pemerintah 1 0,9 2 Pengguna 92 81,3 3 Producer 8 7 4 Cacat 2 1,8 5 Tidak kembali 10 9 Jumlah 113 100

Sumber: Data diolah.

Tabel 4.4 menjelaskan tentang gambaran umum responden yang diperoleh

dari kalangan pemerintah (0,9%) adalah dari Kementerian Tenaga Kerja,

produsen (7%), terdiri pengusaha atau produsen bio-diesel, bio-ethanol dan

kompor bio-ethanol, dan pengguna/pemakai/users (81,3%) yang perhatian

terhadap perkembangan energi alternatif/BBN.

Tabel 4.5 menjelaskan tentang gambaran umum responden berdasarkan

asal, yaitu: dari daerah Kalimantan Barat (0,9%) adalah kalangan pemerintah,

Kalimantan Timur (0,9%) adalah dari perusahaan minyak, Jawa Barat (1,8%) dari

kalangan pengusaha sebagai pengguna, Daerah Istimewa Yogyakarta (1,8%)

adalah dari kalangan peneliti dan produsen kompor bio-ethanol, Jawa Tengah

(0,95%) adalah pengguna, Jawa Timur (83,8%) terdiri dari pengguna yang

perhatian terhadap perkembangan energi alternatif/BBN, dan Nusa Tenggara

Timur (0,9%) adalah pengguna dari BPPT (Badan Pengkajian dan Penerapan

Teknologi).

94

Pendekatan kuantitatif menggunakan Uji Reliabilitas Instrumen, Statistik

Deskriptif dan Analisis Faktor, dengan menggunakan paket program SPSS versi

15 (Special Package for Social Sciences).

Tabel 4.5. Gambaran Umum Responden berdasarkan asal

No. Asal Jumlah Persentase (%) 1 Kalimantan Barat 1 0,9 2 Kalimantan Timur 1 0,9 3 Jawa Barat 2 1,8 4 DI Yogyakarta 2 1,8 5 Jawa Tengah 1 0,9 6 Jawa Timur 95 83,8 7 NTT 1 0,9 8 Tidak kembali 10 9 Jumlah 113 100

Sumber: Data diolah.

4.1.2.1. Uji Validitas Instrumen Penelitian

Validitas menunjukkan sejauh mana alat pengukur untuk mengukur apa

yang diukur. Hasil penelitian yang sahih bila terdapat kesamaan antara data yang

terkumpul dengan data yang sesungguhnya terjadi pada obyek yang diteliti.

Sahih tidaknya suatu item instrumen dapat diketahui dengan membandingkan

koefisien Pearson correlation dengan tingkat signifikansi 1% dengan nilai

kritisnya, bila signifikansi hasil korelasi lebih kecil dari 0,01 (1%), maka

dinyatakan sahih (valid) dan sebaliknya dinyatakan tidak sahih (Tabel 4.6).

Sebagai contoh: nilai koefisien korelasi variabel Penanganan Bahan Baku

Nabati (BBN) (x111_PBB) dengan adalah 0.482 > 0.3 atau dengan nilai probabiltias

hitung adalah 0.000 (0,000%) < 0.01 (1%), artinya variabel Penanganan Bahan

Baku Nabati (BBN) (x111_PBB) merupakan instrumen yang baik atau sahih.

Demikian juga untuk variabel yang lain, mempunyai nilai koefisien korelasi

Pearson > 0.3.

95

Tabel 4.6. Hasil Uji Validitas Instrumen

Pearson Correlation

No. Simbol Variabel Total

1 x111 pbb Penanganan Bahan Baku Nabati (BBN) 0,482**2 x112_mes Permesinan untuk pemrosesan pengadaan BBN 0,590**3 x113 gud Penggudangan BBN (Produk Jadi) 0,619**4 x114_dis Distribusi BBN (Produk Jadi) 0,645**5 x115 trn Pelatihan Peralatan untuk pemrosesan bagi SDM 0,578**6 x121 fin Pelaporan Keuangan 0,579**7 x122 dev Pengembangan keterampilan SDM 0,626**8 x123 pro Teknologi pemrosesan 0,553**9 x124 lab Laboratorium Pengujian BBN 0,568**

10 x211 sel Seleksi terhadap teknologi yang digunakan 0,662**11 x212 man Teknologi manufaktur 0,456**12 X213 bud Anggaran 0,521**13 X221 reg Penyusunan regulasi 0,496**14 X222 eko Perhatian terhadap ekologi 0,588**15 X223 mar Penciptaan pangsa pasar baru 0,573**

NB: **. Correlation is significant at the 0.01 level. Sumber: Data diolah.

4.1.2.2. Uji Reliabilitas Instrumen Penelitian

Uji reliabilitas untuk instrumen penelitian dengan menggunakan Alpha

Cronbach. Nilai Alpha Cronbach untuk variabel Penanganan Bahan Baku Nabati

(BBN) (x111_PBB) adalah 0,848 > 0.8, artinya hasil pengujian reliabilitas terhadap

variabel x111_PBB adalah andal (reliable) (Lampiran).

4.1.2.3. Analisis Statistik Deskriptif

Tabel 4.7 menjelaskan tentang Statistik Deskriptif, sebagai contoh: untuk

variabel Penerimaan Bahan Baku (x111_PBB) dengan jumlah data adalah 101 data,

skor maksimum adalah 4,5941 (dengan skor tinggi) untuk variabel ramah

lingkungan, skor minimum adalah 3,5545 (dengan skor di atas cukup) untuk

variabel penggudangan bahan baku. Artinya perhatian terhadap lingkungan

adalah tinggi, dan untuk penggudangan perlu mendapatkan perhatian yang

cukup.

96

Tabel 4.7. Rata-rata dan Simpangan baku

No. Simbol variabel Rata-rata Simpangan Baku

1 x111 pbb 4,1188 0,765 2 x112_mes 3,9208 0,923 3 x113 gud 3,5545 0,974 4 x114_dis 4,1089 0,760 5 x115 trn 4,1881 0,783 6 x121 fin 4,1089 0,811 7 x122 dev 4,495 0,657 8 x123 pro 4,2277 0,858 9 x124 lab 4,1584 0,821

10 x211 sel 4,0396 0,811 11 x212 man 3,7723 0,823 12 X213 bud 3,9307 0,790 13 X221 reg 3,802 0,836 14 X222 eko 4,5941 0,619 15 X223 mar 4,00 0,787

Sumber: Data diolah.

4.1.2.4. Eigen Value

Nilai initial eigen values (Lampiran) yang berkisar antara 0,199 s.d 4,956.

Dipilih jumlah faktor adalah 5 (lima) dengan memperhatikan total initial eigen

values di atas 1 dan nilai rotation sums of squared loadings sebesar 65,054% (di

atas 50%), artinya bahwa informasi yang disampaikan dari ketiga faktor tersebut

adalah 65,054%.

4.1.2.5. Analisis Faktor

Analisis Faktor membahas tentang hasil pengolahan data, yaitu: eigen

value, dan analisis faktor.

Hasil reduksi dari 15 (lima belas) variabel diperoleh 5 (lima)

faktor/komponen (Tabel 4.8), memperlihatkan jumlah faktor yang representatif,

yaitu:

Komponen 1 atau Faktor 1 dan diberi nama Faktor Teknologi Pemrosesan

yang ramah lingkungan didukung oleh 5 (lima) variabel yaitu: Teknologi

97

Pemrosesan (x123_pro), Pengembangan Keterampilan Sumber Daya Manusia

(x122_DEV), Permesinan untuk Pemrosesan (x112_MES), Perhatian terhadap Ekologi

(x222_EKO) dan Seleksi terhadap Teknologi yang Dipergunakan (x211_SEL) dengan

total initial eigen values sebesar 4,922 atau persentase total initial eigen values

sebesar 32,815%.

Tabel 4.8.

Rotated Component Matrixa Component 1 2 3 4 5

x123_pro .822 .064 .132 -.085 .168

x122_dev .611 .337 .104 .122 .199

x112_mes .595 .056 -.051 .397 .274

x211_sel .548 .154 .283 .429 .032

x222_eko .494 .466 .376 .124 -.237

x221_reg .159 .771 .164 -.188 .073

x223_mar .014 .714 .329 .126 .060

x124_lab .285 .700 -.181 .239 .161

x213_bud .094 .076 .778 .199 .017

x121_fin .182 .140 .681 .037 .282

x212_man .148 -.062 .175 .861 -.069

x114_dis .029 .221 .410 .561 .344

x111_pbb .296 .025 .115 -.034 .724

x113_gud .103 .141 .477 .135 .605

x115_trn .069 .407 -.033 .469 .485

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 8 iterations.

Faktor 2 dan diberi nama Perbaikan Regulasi didukung oleh 3 (tiga)

variabel yaitu: Penyusunan Regulasi (x221_REG), Penciptaan Pangsa Pasar Baru

(x223_MAR), dan Peralatan Laboratorium (x124_LAB) dengan total initial eigen values

sebesar 1,457 atau persentase total initial eigen values sebesar 9,716%.

98

Faktor 3 dan diberi nama Faktor Peningkatan Dukungan Keuangan

didukung oleh 2 (dua) variabel, yaitu: Anggaran (x213_BUD) dan Pelaporan

Keuangan (x121_FIN) dengan total initial eigen values sebesar 1,255 atau

persentase total initial eigen values sebesar 8,368%.

Faktor 4 dan diberi nama Faktor Perbaikan Saluran Distribusi didukung

oleh 2 (dua) variabel, yaitu: Teknologi Manufaktur (x212_MAN), Saluran distribusi

(x114_DIS) dengan total initial eigen values sebesar 1,104 atau persentase total

initial eigen values sebesar 7,362%.

Faktor 5 dan diberi nama Faktor Ketersediaan Bahan Baku didukung oleh

3 (tiga) variabel, yaitu: Penanganan Bahan Baku Nabati (x111_PBB),

Penggudangan Bahan Baku Nabati (x113_GUD) dan Pelatihan Peralatan untuk

Pemrosesan bagi Sumber Daya Manusia (x115_TRN) dengan total initial eigen

values sebesar 1,019 atau persentase total initial eigen values sebesar 6,792%.

Persamaan matematis (Dillon, 1984: 59) diperoleh dari (Tabel 4.8) adalah

sebagai berikut:

X111_PBB= 0,296 f1 + 0,025 f2 + 0,115 f3 - 0,034 f4 + 0,724 f5

X112_MES= 0,595 f1 + 0,056 f2 - 0,051 f3 + 0,397 f4 + 0,274 f5

X113_GUD= 0,103 f1 + 0,141 f2 + 0,477 f3 + 0,135 f4 + 0,605 f5

X114_DIS= 0,029 f1 + 0,221 f2 + 0,410 f3 - 0,561 f4 + 0,344 f5

X115_TRN= 0,069 f1 + 0,407 f2 - 0,033 f3 + 0,469 f4 + 0,485 f5

X121_FIN= 0,182 f1 + 0,140 f2 + 0,681 f3 + 0,037 f4 + 0,282 f5

X122_DEV= 0,611 f1 + 0,337 f2 + 0,104 f3 + 0,122 f4 + 0,199 f5

X123_PRO= 0,822 f1 + 0,064 f2 + 0,132 f3 - 0,085 f4 + 0,168 f5

X124_LAB= 0,285 f1 + 0,700 f2 - 0,181 f3 + 0,239 f4 + 0,161 f5

X211_SEL= 0,548 f1 + 0,154 f2 + 0,283 f3 + 0,429 f4 + 0,032 f5

X212_MAN= 0,148 f1 - 0,062 f2 + 0,175 f3 + 0,861 f4 - 0,089 f5

X213_BUD= 0,094 f1 + 0,076 f2 + 0,778 f3 + 0,199 f4 + 0,017 f5

99

X221_REG= 0,159 f1 + 0,771 f2 + 0,164 f3 - 0,188 f4 + 0,073 f5

X222_EKO= 0,494 f1 + 0,466 f2 + 0,376 f3 + 0,124 f4 - 0,237 f5

X223_MAR= 0,014 f1 + 0,714 f2 + 0,329 f3 + 0,126 f4 + 0,060 f5

Korelasi antara faktor i dan faktor j, Фij, sama dengan nul (Dillon, 1984:

59). Persamaan di atas menjelaskan bahwa variabel Penanganan Bahan Baku

Nabati (X111_PBB) dipengaruhi oleh faktor 5 (Faktor Ketersediaan Bahan Baku)

dengan baik dan positif (0,724), faktor 1 (Faktor Pemrosesan yang ramah

lingkungan) dengan baik dan positif (0,296), faktor 3 (Faktor Subsidi) dengan

baik dan positif (0,115), faktor 3 (Dukungan Regulasi dan Penciptaan Pangsa

Pasar) dengan sangat rendah dan positif, dan faktor 4 (Faktor Saluran Distribusi)

dengan rendah dan negatif (-0,034), dan faktor 2 (Perbaikan Regulasi) dengan

baik dan positif (0,025). Demikian juga untuk ke-empat belas variabel yang lain.

4.1.2.6. Pengolahan Analisis SWOT

Gambar 4.1 yang merupakan hasil pengolahan dari Tabel 4.9 dan Tabel

4.10 diperoleh bahwa Skor Faktor Strategi Internal dan Skor Faktor Strategi

Eksternal secara berturut-turut 4.2 dan 4.1 atau pada koordinat (4.2, 4.1) yang

terletak di kuadran 1, artinya nilai skor tersebut di atas rata-rata atau tinggi, maka

strategi yang dilakukan adalah aggressive atau strategi pertumbuhan (growth

strategy) dengan strategi konsentrasi melalui integrasi horisontal.

Matriks digunakan untuk mengetahui langkah-langkah berikutnya di dalam

suatu organisasi dan untuk mengetahui posisi strategi dari suatu organisasi.

Posisi strategi dapat diketahui dengan menggunakan skor dari faktor internal

strategis dan faktor eksternal strategis.

4.1.2.7. Analisis Rencana Strategik

Tabel 4.11 diperoleh dari angket kedua yang digunakan untuk mengetahui

tingkatan manajemen di dalam merancang rencana strategik.

100

Tabel 4.9. Faktor Internal Strategis

Sumber: Data diolah.

Tabel 4.10. Faktor Eksternal Strategis

Sumber: Data diolah.

101

Gambar 4.1 Matriks SWOT

Sumber: Data diolah.

Tabel 4.11. Statistik deskriptif untuk Tingkatan Manajemen

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

x111_pbb 101 1.00 5.00 4.1188 .76534

x112_mes 101 1.00 5.00 3.9208 .92394

x113_gud 101 1.00 5.00 3.5545 .96411

x114_dis 101 2.00 5.00 4.1089 .76028

x121_fin 101 2.00 5.00 4.1089 .81118

x122_dev 101 3.00 5.00 4.4950 .65763

x123_pro 101 1.00 5.00 4.2277 .85885

x124_lab 101 2.00 5.00 4.1584 .82137

x211_sel 101 1.00 5.00 4.0396 .81143

x212_man 101 1.00 5.00 3.7723 .82318

x213_bud 101 2.00 5.00 3.9307 .79066

x221_reg 101 1.00 5.00 3.8020 .83690

x223_mar 101 2.00 5.00 4.0000 .78740

Valid N (listwise) 101 Sumber: Data diolah.

4.1

4.2

102

4.2. Verifikasi Data Lapangan

Verifikasi data lapangan dilakukan men-download dari internet, tinjauan

lapangan, dan diperoleh dari dokumen serta arsip yang berkaitan dengan BBN.

Tabel 4.12 memperlihatkan matriks verifikasi data lapangan. Matriks disusun

berdasarkan Teknologi Pemrosesan, Perbaikan Regulasi, Perbaikan Saluran Distribusi,

Peningkatan Dukungan dana, dan Ketersediaan Bahan Baku.

103

Tabel 4.12. Matriks Verifikasi Data Lapangan

File:04_tabel_4_6_Matriks

104

105

106

107